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CS 7641: Aprendizaje automático - Parte 1 de 3

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    Hola, Soy un Mac.
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    (risas) No. Bueno, empecemos de nuevo.
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    Hagámoslo bien.
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    Hola, soy Charles Isbeil.
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    Cierto.
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    - Profesor en el Inst. Tecn. de Georgia.
    - Sí.
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    - Éste es Michael Littman.
    - Sí.
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    También enseña en el
    Inst. Tecn. de Georgia.
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    Falso.
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    Pues es cierto, si das clase en Brown,
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    también eres profesor asociado
    del Inst. Tecn. de Georgia.
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    - Soy un ladrón de rosquillas profesional.
    - Falso.
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    Cierto, no soy profesional.
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    Juntos damos el curso de
    Aprendizaje automático.
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    Cierto.
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    Las clases sólo estarán disponibles
    en fechas que sean números primos.
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    Falso.
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    - El curso es de aprendizaje supervisado.
    - Y es mini.
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    El aprendizaje supervisado
    fue inventado en 1830 por Gauss.
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    ¿Falso?
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    No sé seguro.
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    Suena a algo que uno inventaría pero,
    igual no, así que sigamos.
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    Vale, el aprendizaje supervisado
    es enseñar a procesadores de datos
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    a hacer predicciones de verdadero o falso.
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    Falso.
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    Jaja, también hay otros tipos
    de predicciones como la regresión,
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    en la que los resultados
    pueden ser vectores o números.
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    Cierto.
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    Es un componente importante de todo tipo
    de tecnologías, desde prevenir fraudes
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    de tarjetas de crédito.
    - Cierto.
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    Hasta encontrar caras
    en imágenes de cámara.
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    - Cierto.
    - Y mejorar los caramelos de menta.
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    ¿Falso?
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    No tengo idea, pero ha sonado ridículo,
    así que digamos que es falso.
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    - Hasta reconocer el lenguaje hablado.
    - Cierto.
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    Nuestro objetivo es
    darte las habilidades
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    para reconocer cómo aplicar
    esas tecnologías.
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    - Cierto.
    - Y para interpretar los resultados,
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    para que puedas resolver
    una serie de problemas
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    con datos científicos.
    - Cierto.
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    - Y sobrevivir a una rebelión de robots.
    - Falso.
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    No, es completamente cierto.
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    Lo más importante que puedes sacar de este curso es aprender cómo
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    sobrevivir una rebelión de robots.
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    Bueno, muy bien.
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    Tienes una precisión del 85%
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    >> Cierto.
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    >> Falso, aunque después de haber respondido esa pregunta,
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    vas a tener una precisión del 85%.
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    >> Cierto.
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    >> Es correcto, pero falso, también hubiera sido correcto.
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    Felicidades.
Title:
CS 7641: Aprendizaje automático - Parte 1 de 3
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
UD675: Machine Learning 1 - Supervised Learning
Duration:
01:48

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